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索需要學習的課程，進行在線學習與專題內(nèi)容測試，學習后可下載相應專題學習資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案，點擊“確認答案”. 或者點擊“上傳答題照片”，打開微信掃描二維碼，拍照上傳或者直接選擇圖片上傳。上傳成功后，點擊“確認答案”即可。 定制學習計劃 點擊學習中心“個性學習”欄目，來自：云商店0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學習 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結合代碼詳細講解TensorFlow 2的基 礎操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實 驗，加深地對深度學習建模流程的理解與熟悉度。來自：百科
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伍晉級初賽。 （3）初賽（2019.7.17-2019.8.5）：2019年7月17日大賽平臺開放初賽代碼提交入口；自7月23日起，每天提供每隊10次代碼提交機會并反饋每次的跑分和運行日志。提交后次日凌晨02:00更新排行榜，按照得分（截止當天的歷史最優(yōu)成績）從高到低排序，初賽截來自：百科![]()
7.30-2019.9.10）：2019年7月30日報名入口正式啟動，8月10日開放初賽代碼提交入口，同時進行系統(tǒng)自動判題打分，參賽選手報名成功后，每天提供擁有5次代碼提交機會并反饋每次的跑分和運行日志，8月10日開始，每個自然日更新排行榜，按照得分（截止當天的歷史最優(yōu)成績）從高來自：百科![]()
，實現(xiàn)在行業(yè)場景的規(guī)模應用和持續(xù)迭代優(yōu)化。 盤古礦山大模型，將智能融入工業(yè)生產(chǎn)主流程：在煤礦開采過程中，安全生產(chǎn)是重中之重。比如主運輸皮帶跑偏、人員進入危險區(qū)域等都可能帶來安全隱患，在煤礦中類似的風險場景多達幾百個。傳統(tǒng)的AI開發(fā)方式，通常是一個場景定制一個AI模型，涉及大量人員來自：百科![]()
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